(57)【要約】【課題】被検物体（基板）の画像に基づいて決定した多数の最適な装置条件の候補を適切に分類可能な表面検査装置を提供する。【解決手段】被検物体の画像を複数の装置条件の各々で取り込み、これらの複数の画像に基づいて、複数の装置条件の中から最適な装置条件の候補を複数決定した後、得られた複数の候補の各々に対応する画像ごとに、該画像の予め定めた複数の種類の特徴量を抽出し（Ｓ１２）、複数の種類の特徴量を統計的に処理して、複数の種類の中から１つ以上の最適な種類を選択し（Ｓ１４）、最適な種類の特徴量を統計的に処理して、複数の候補を分類する（Ｓ１５）。【選択図】      図４
2005061853.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検物体の画像を複数の装置条件の各々で取り込む画像取込手段と、
前記画像取込手段により取り込まれた複数の前記画像に基づいて、前記複数の装置条件の中から最適な装置条件の候補を複数決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された複数の前記候補の各々に対応する前記画像ごとに、該画像の予め定めた複数の種類の特徴量を抽出する抽出手段と、
前記複数の種類の特徴量を統計的に処理し、前記複数の種類の中から１つ以上の最適な種類を選択する選択手段と、
前記最適な種類の特徴量を統計的に処理し、前記複数の候補を分類する分類手段とを備えたことを特徴とする表面検査装置。
【請求項２】
請求項１に記載の表面検査装置において、
前記選択手段は、前記複数の種類の各々における前記特徴量の分散値または標準偏差値を大小比較することにより、前記最適な種類を選択することを特徴とする表面検査装置。
【請求項３】
請求項１に記載の表面検査装置において、
前記選択手段は、前記複数の種類のうち任意の２種類における前記特徴量どうしの相関値を大小比較することにより、前記最適な種類を選択することを特徴とする表面検査装置。
【請求項４】
請求項１に記載の表面検査装置において、
前記選択手段は、前記複数の種類の各々における前記特徴量の分散値または標準偏差値を大小比較すると共に、前記複数の種類のうち任意の２種類における前記特徴量どうしの相関値を大小比較することにより、前記最適な種類を選択することを特徴とする表面検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体回路素子や液晶表示素子の製造工程において基板の表面を検査する表面検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、半導体回路素子や液晶表示素子の製造工程では、基板（ウエハやプレート）の表面に形成された繰り返しパターンの欠陥検査が行われている。自動化された表面検査装置では、基板の表面に検査用の照明光を照射し、基板上の繰り返しパターンから発生する回折光などに基づいて基板の画像を取り込み、この画像の明暗差（コントラスト差）により繰り返しパターンの欠陥箇所を特定する。
【０００３】
また、従来の表面検査装置では、その装置条件（例えば基板のチルト角）を自動的に変更しながら基板の画像を取り込み、得られた複数の画像に基づいて最適な装置条件を決定する（例えば特許文献１を参照）。そして、この最適な装置条件の下で所定の検査を行う。
【特許文献１】
特開２００２−１６２３６８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記した従来の表面検査装置では、基板上の繰り返しパターンの種類数に応じて多数の最適な装置条件が得られ、これらの最適な装置条件の下で順に検査を行うと、全体の処理時間が長くなってしまう。処理時間を短縮するためには、多数の最適な装置条件を絞り込み、検査に適するものを選び出す必要がある。さらに、その前処理として、多数の最適な装置条件を分類することも必要となるが、適切な分類方法はまだ提案されていない。なお以下の説明では、上記のように基板の画像に基づいて決定した多数の最適な装置条件を「最適な装置条件の候補」と言うことにする。
【０００５】
本発明の目的は、被検物体（基板）の画像に基づいて決定した多数の最適な装置条件の候補を適切に分類可能な表面検査装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の表面検査装置は、被検物体の画像を複数の装置条件の各々で取り込む画像取込手段と、前記画像取込手段により取り込まれた複数の前記画像に基づいて、前記複数の装置条件の中から最適な装置条件の候補を複数決定する決定手段と、前記決定手段により決定された複数の前記候補の各々に対応する前記画像ごとに、該画像の予め定めた複数の種類の特徴量を抽出する抽出手段と、前記複数の種類の特徴量を統計的に処理し、前記複数の種類の中から１つ以上の最適な種類を選択する選択手段と、前記最適な種類の特徴量を統計的に処理し、前記複数の候補を分類する分類手段とを備えたものである。
【０００７】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の表面検査装置において、前記選択手段は、前記複数の種類の各々における前記特徴量の分散値または標準偏差値を大小比較することにより、前記最適な種類を選択するものである。
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の表面検査装置において、前記選択手段は、前記複数の種類のうち任意の２種類における前記特徴量どうしの相関値を大小比較することにより、前記最適な種類を選択するものである。
【０００８】
請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の表面検査装置において、前記選択手段は、前記複数の種類の各々における前記特徴量の分散値または標準偏差値を大小比較すると共に、前記複数の種類のうち任意の２種類における前記特徴量どうしの相関値を大小比較することにより、前記最適な種類を選択するものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００１０】
本実施形態は、請求項１〜請求項４に対応する。
本実施形態の表面検査装置１０は、図１に示すように、被検物体であるウエハ１１を支持するホルダ１２と、ウエハ１１の表面に照明光Ｌ１を照射する照明系１３と、ウエハ１１の表面からの回折光Ｌ２を受光する受光系１４と、画像処理装置１５と、制御装置１６とで構成されている。
【００１１】
表面検査装置１０は、半導体回路素子の製造工程において、ウエハ１１の表面を自動的に検査する装置である。ウエハ１１の表面には、図２に示すように、複数のチップ２０がｘｙ方向に配列されている。各々のチップ２０には、複数種類の繰り返しパターンが形成されている。繰り返しパターンとは、周期的に繰り返される線配列形状の回路パターン（レジストパターン）のことである。各々のチップ２０における繰り返しパターンの配置は同様である。
【００１２】
概略、表面検査装置１０では、ウエハ１１の表面の検査（繰り返しパターンの欠陥検出）を行う前に、ウエハ画像の濃度情報に基づいて最適な装置条件（例えば後述のチルト角や照明光量や照明波長など）の候補を多数決定し、得られた多数の候補をクラスタリング処理により分類する。そして、分類の結果を考慮して最適な装置条件に設定し、検査を行う。なお、多数の候補が得られる理由は、ウエハ１１に複数種類の繰り返しパターンが存在するからである。
【００１３】
ここで、表面検査装置１０の各部の説明を行う。
ホルダ１２は、不図示の搬送装置によって搬送されてきたウエハ１１を上面に載置し、例えば真空吸着により固定保持する。また、ホルダ１２は、不図示のチルト機構によって、ウエハ１１の表面を通る軸Ａｘ１のまわりに所定の角度範囲内でチルト可能である。ホルダ１２のチルト角Ｔは、制御装置１６によって任意に設定可能な装置条件の１つである。
【００１４】
なお、図１の軸Ａｘ２は、ホルダ１２の法線に相当する。ここで、ホルダ１２が水平に保たれた状態での軸Ａｘ２（基準法線）に平行な方向をＺ方向とする。
また、軸Ａｘ１に平行な方向をＸ方向とする。さらに、Ｘ方向およびＺ方向に直交する方向をＹ方向とする。
照明系１３は、光源２１とライトガイド２２と凹面反射鏡２３とで構成された偏心光学系である。ライトガイド２２は、光源２１からの光を伝送し、端面２２ａから凹面反射鏡２３に向けて射出する。端面２２ａは、凹面反射鏡２３の前側焦点位置に配置されている。
【００１５】
凹面反射鏡２３は、球面の内側を反射面とした反射鏡であり、ホルダ１２の斜め上方に配置されている。つまり、凹面反射鏡２３の中心とホルダ１２の中心とを通る軸（光軸Ｏ１）がＺ方向に対して所定の角度θｉだけ傾けられている。θｉは固定値である。
また、凹面反射鏡２３は、光軸Ｏ１がホルダ１２の軸Ａｘ１（Ｘ方向）に対して直交すると共に、後側焦点面がウエハ１１の表面と略一致するように配置されている。表面検査装置１０の照明系１３は、ウエハ１１側に対してテレセントリックな光学系である。
【００１６】
上記の照明系１３において、光源２１からの光は、ライトガイド２２と凹面反射鏡２３とを介して、ウエハ１１の表面全体に照射される（照明光Ｌ１）。照明光Ｌ１は、ウエハ１１上の任意の点に到達する光束の中心線が光軸Ｏ１に略平行な光束である。照明光Ｌ１の入射角（θｉ−Ｔ）は、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２と光軸Ｏ１との間の角度に相当し、ホルダ１２のチルト角Ｔに応じて変化する。
【００１７】
また、照明光Ｌ１の波長λと光量は、光源２１から射出される光の波長と光量に応じて変化する。例えば光源２１に波長選択フィルタとニュートラルデンシティ（ＮＤ）フィルタを設けた場合、各々のフィルタを制御することにより、照明光Ｌ１の波長λと光量を変化させることができる。照明光Ｌ１の波長λと光量も、上記のチルト角Ｔと同様、制御装置１６によって任意に設定可能な装置条件の１つである。
【００１８】
このようにして照明光Ｌ１が照射されると、ウエハ１１の表面に形成された繰り返しパターンからは、後述する回折の条件にしたがって回折光Ｌ２が発生する。回折光Ｌ２の回折角（θｒ＋Ｔ）は、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２と回折光Ｌ２の進行方向との間の角度に相当し、チルト角Ｔに応じて変化する。θｒは、回折光Ｌ２の進行方向とＺ方向との間の角度を表す。なお、回折光Ｌ２を発生させる繰り返しパターンの直線方向は、ホルダ１２の軸Ａｘ１に略平行である。
【００１９】
ここで、回折の条件は、照明光Ｌ１の波長λおよび入射角（θｉ−Ｔ）、回折光Ｌ２の回折角（θｒ＋Ｔ）および回折次数ｎ、繰り返しパターンのピッチｐを用いると、次式（１）で表すことができる。
ｓｉｎ（θｉ−Ｔ）  −  ｓｉｎ（θｒ＋Ｔ）  ＝  ｎλ／ｐ    …（１）
式（１）において、入射角（θｉ−Ｔ）および回折角（θｒ＋Ｔ）は、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２を基準として入射側に見込む角度方向をプラス、反射側に見込む角度方向をマイナスとする。回折次数ｎは、ｎ＝０の０次回折光（正反射光）を基準として入射側に見込む角度方向をプラス、反射側に見込む角度方向をマイナスとする。
【００２０】
また、式（１）において、θｉはＺ方向と光軸Ｏ１との間の角度（固定値）を表し、θｒはＺ方向と回折光Ｌ２の進行方向との間の角度を表している。チルト角Ｔは、ホルダ１２が水平状態に保たれたときをＴ＝０とし、入射側への角度方向をプラス、反対側への角度方向をマイナスとする。θｉは、チルト角Ｔ＝０のときの照明光Ｌ１の入射角に相当する。θｒは、チルト角Ｔ＝０のときの回折光Ｌ２の回折角に相当する。
【００２１】
式（１）から分かるように、チルト角Ｔを変化させることにより、照明光Ｌ１の入射角（θｉ−Ｔ）をチルト角Ｔに応じて変化させることができ、結果として、回折光Ｌ２の回折角（θｒ＋Ｔ）も変化させることができる。
受光系１４は、回折光Ｌ２を受光する光学系であり、凹面反射鏡２７と、ＣＣＤカメラ２８とで構成された偏心光学系である。
【００２２】
凹面反射鏡２７は、上記の凹面反射鏡２３と同様の反射鏡であり、ホルダ１２の斜め上方に配置される。つまり、凹面反射鏡２７の中心とホルダ１２の中心とを通る軸（光軸Ｏ２）が基準法線（Ｚ方向）に対して所定の角度θｄだけ傾くように配置されている。θｄは固定値である。以下、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２と光軸Ｏ２との間の角度（θｄ＋Ｔ）を受光角という。この受光角（θｄ＋Ｔ）も、上記の入射角（θｉ−Ｔ）と同様、チルト角Ｔに応じて変化する。
【００２３】
また、ＣＣＤカメラ２８は、その撮像面が凹面反射鏡２３の焦点面と略一致するように配置される。ＣＣＤカメラ２８の撮像面には、複数の画素が２次元的に配列されている。
上記の受光系１４において、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンから発生した回折光Ｌ２は、凹面反射鏡２３を介して集光され、ＣＣＤカメラ２８の撮像面上に到達する。ＣＣＤカメラ２８の撮像面上には、回折光Ｌ２によるウエハ１１の像（ウエハ回折像）が形成される。ＣＣＤカメラ２８は、ウエハ回折像を撮像して、画像信号を画像処理装置１５に出力する。
【００２４】
上記のように、照明系１３と受光系１４が固定されているため（θｉ，θｄは固定値）、ホルダ１２のチルト角Ｔと照明光Ｌ１の波長λとの組み合わせを調整して、回折光Ｌ２の回折角（θｒ＋Ｔ）が受光角（θｄ＋Ｔ）と一致するように設定すれば、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンから発生した回折光Ｌ２を受光系１４の光軸Ｏ２に沿って進行させることができる。
【００２５】
そして、受光系１４の光軸Ｏ２に沿って導かれる回折光Ｌ２の光量が適量である場合には、ＣＣＤカメラ２８によって、コントラストの良好なウエハ回折像を撮像することができる。回折光Ｌ２の光量は、ウエハ１１に照射される照明光Ｌ１の光量を調整することで、適量に設定できる。
コントラストの良好なウエハ回折像を撮像するために調整すべき装置条件は、ホルダ１２のチルト角Ｔと照明光Ｌ１の波長λと光量である。その他、ＣＣＤカメラ２８の露出時間や電気的な感度などが調整可能な場合、これらを装置条件として含めてもよい。また、ホルダ１２が軸Ａｘ２のまわりに回転可能な場合、その回転角を装置条件に含めてもよい。装置条件の調整は制御装置１６が行う。
【００２６】
ここで、回折光Ｌ２の強度は、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンの欠陥箇所と正常箇所とで異なる。このため、ＣＣＤカメラ２８の撮像面に形成されるウエハ回折像には、繰り返しパターンの欠陥箇所と正常箇所とに起因する明暗差（コントラスト差）が生じることになる。
画像処理装置１５は、ＣＣＤカメラ２８から得られるウエハ回折像の画像信号を所定ビット（例えば８ビット）のディジタル画像に変換し、ウエハ画像としてメモリに記憶させる。さらに、そのときの装置条件（ホルダ１２のチルト角Ｔや照明光Ｌ１の波長λなどの組み合わせ）も併せてメモリに記憶させる。
【００２７】
また、画像処理装置１５は、ウエハ１１の表面に形成された繰り返しパターンの欠陥検出を行う前に、制御装置１６と協同して、最適な装置条件（チルト角Ｔや波長λなどの組み合わせ）の候補を多数決定する（図３参照）。そして、画像処理装置１５は、得られた多数の候補をクラスタリング処理により分類する（図４参照）。上述したように、多数の候補が得られる理由は、ウエハ１１に複数種類の例えばピッチの異なる繰り返しパターンが存在するからである。
【００２８】
次に、最適な装置条件（チルト角Ｔや波長λなどの組み合わせ）の候補の決定処理について説明する。この決定処理は、画像処理装置１５と制御装置１６とが、図３に示すフローチャートの手順にしたがって行う。
ウエハ１１がホルダ１２上に固定されると、制御装置１６は、ホルダ１２や光源２１などを制御して装置条件を例えば初期値に設定する（ステップＳ１）。そして、画像処理装置１５は、そのときの装置条件を制御装置１６から取り込み、ＣＣＤカメラ２８からウエハ画像を取り込み（ステップＳ２）、装置条件とウエハ画像を対応づけてメモりに記憶する（ステップＳ３）。
【００２９】
ステップＳ１〜Ｓ３の処理は、予め想定された全ての装置条件（チルト角Ｔや波長λなどの組み合わせ）の各々で処理済になる（つまりステップＳ４の判定がＹｅｓとなる）まで、繰り返し行われる。この間、制御装置１６による装置条件の設定変更ごとに、画像処理装置１５によるウエハ画像の取り込みが行われ、メモリには装置条件とウエハ画像との記憶情報が蓄積していく。
【００３０】
そして、全ての装置条件で処理済になる（ステップＳ４がＹｅｓ）と、画像処理装置１５は、メモリに記憶させた各ウエハ画像ごとに、全画素の輝度値を調べて、最大輝度値を求める（ステップＳ５）。さらに、各ウエハ画像に対応づけられた装置条件と最大輝度値との関係を調べ、最大輝度値が極大値を示す多数の装置条件を「最適な装置条件の候補」と決定する（ステップＳ６）。決定された多数の候補は、メモリ内でウエハ画像に対応づけられている。以下の説明では、決定された候補の数をＭ個とする。
【００３１】
次に、多数の候補の分類処理について説明する。分類処理は、画像処理装置１５が、図４に示すフローチャートの手順にしたがって行う。
画像処理装置１５は、まず、各々の候補に対応づけられたウエハ画像のチップ平均画像を求める（ステップＳ１１）。つまり、各ウエハ画像の中から図２に示す複数のチップ２０に対応する部分画像（以下「チップ画像」という）を抜き出し、得られた複数のチップ画像の濃度を画素ごとに平均化し、チップ平均画像を生成する。
【００３２】
上述したように、１つのウエハ１１内で各々のチップ２０における繰り返しパターンの配置は同様であるため、各々のチップ画像の濃度分布も同様である。したがって、複数のチップ画像の濃度平均により得られたチップ平均画像は、ウエハ画像（ウエハ１１の全体像）の特徴を示すと考えられる。
図５に、チップ平均画像の例を示す。Ｍ個（図５では９個）のチップ平均画像の各々は、Ｍ個の候補の各々に対応づけられたウエハ画像から生成されたものである。このため、Ｍ個のチップ平均画像も、メモリ内で各々の候補に対応づけられる。チップ平均画像どうしを比較すると、候補の装置条件の相違に応じて、濃度分布も少しずつ異なることが分かる。
【００３３】
次に、画像処理装置１５は、図４のステップＳ１２において、各々のチップ平均画像ごとに、チップ平均画像の予め定めた複数の種類（例えば２２種類）の特徴量を抽出する。ここで、チップ平均画像の特徴量の例を説明する。
（１）    各チップ平均画像の中で図６（ａ）に示すような２つの注目領域Ａ，Ｂを指定し、注目領域Ａ，Ｂの各々の平均濃度を計算する。そして、２つの平均濃度の違い（領域濃度差や領域濃度比）を計算し、特徴量ｆ１，ｆ２とする。また、他の図６（ｂ）〜（ｅ）に示すような注目領域Ａ，Ｂでも同様の計算を行い、特徴量ｆ３〜ｆ１０とする。
【００３４】
（２）    各チップ平均画像の全体で、平均濃度を計算して特徴量ｆ１１とし、濃度の標準偏差を計算して特徴量ｆ１２とする。また、各チップ平均画像の全体で、濃度を重みとして重心座標を計算し、特徴量ｆ１３，ｆ１４とする。さらに、各チップ平均画像のうち濃度の高い部分（明部）で同様の計算を行い（偏向させた重心座標）、特徴量ｆ１５，ｆ１６とする。濃度の高い部分としては、平均濃度以上の部分や（平均濃度＋濃度標準偏差）以上の部分が考えられる。
【００３５】
（３）    各チップ平均画像の全体で、画像中心回りの慣性モーメントを計算して特徴量ｆ１７とし、Ｘ軸，Ｙ軸回りの慣性モーメントを計算して特徴量ｆ１８，ｆ１９とする。また、各チップ平均画像のうち濃度の高い部分（明部）で、偏向させた画像中心回りの慣性モーメントを計算して特徴量ｆ８０とし、偏向させたＸ軸，Ｙ軸回りの慣性モーメントを計算して特徴量ｆ２１，ｆ２２とする。
【００３６】
画像処理装置１５は、ここまでの処理により、多数の候補に対応づけられたチップ平均画像（図５）の各々に関して２２種類の特徴量ｆ１〜ｆ２２を抽出し終えると、図４のステップＳ１３の処理に進み、各チップ平均画像の特徴量ｆ１〜ｆ２２を正規化する。これは、次の選択処理やクラスタリング処理の際に、２２種類の特徴量ｆ１〜ｆ２２を同じ尺度で扱えるようにするための処理である。
【００３７】
そして、画像処理装置１５は、正規化された後の特徴量ｆ１〜ｆ２２に基づいて、ステップＳ１４の選択処理を行う。以下の説明では、正規化後の特徴量を、単に「特徴量」という。
ステップＳ１４において、画像処理装置１５は、２２種類の特徴量ｆ１〜ｆ２２を統計的に処理し（詳細は次に説明）、２２種類の中から例えば５個の“最適な種類”を選択する。この選択処理は、次のクラスタリング処理の性能を向上させるための前処理であり、例えば次の手順［１］，［２］，［３］，…にしたがって行われる。
【００３８】
［１］    ２２個の種類（全種類）の各々における特徴量ｆ１〜ｆ２２の標準偏差値σを計算する。標準偏差値σは、特徴量ｆ１〜ｆ２２のばらつきに関する統計値である。その計算結果の一例を図７に示す。図７の「Ａｖｅ．」「Ｄｅｖｉ．」「Ｃｅｎｔ．Ｘ」「Ｃｅｎｔ．Ｙ」「Ｃ．Ｘ−ｕｐ」「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」「Ｉ−ｍｍｔ．」「Ｉ−ｍｍｔＸ．」は、各々、上記した特徴量ｆ１１〜ｆ１８の種類を表している。各々のチップ平均画像は、Ｍ個の候補の各々に対応づけられている。図７の数値は、特徴量ｆ１〜ｆ２２の値である。
【００３９】
［２］    ２２個の種類（全種類）を標準偏差値σの大きい順に並べる（ランキング）。例えば、図７の計算例では、「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」→「Ｃｅｎｔ．Ｙ」→「Ｃ．Ｘ−ｕｐ」→「Ｃｅｎｔ．Ｘ」→「Ａｖｅ．」→「Ｉ−ｍｍｔ．」→「Ｄｅｖｉ．」→「Ｉ−ｍｍｔＸ．」という順になる。統計的な考え方によれば、標準偏差値σの小さい種類（例えばＩ−ｍｍｔＸ．）は、その特徴量（例えばチップ平均画像Ｎｏ．１，２，３，…の各々の特徴量ｆ１８）が平均値を中心とした同じような値を持つ。このため、情報量が少ない。これに対して、標準偏差値σの大きい種類（例えばＣ．Ｙ−ｕｐ）は、その特徴量のバラツキが大きく、多くの情報量を含む。したがって、後述のクラスタリング処理には、標準偏差値σの大きい種類を“最適な種類”として用いることが好ましい。
【００４０】
［３］    まず、標準偏差値σが最も大きい種類「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」を“最適な種類”の１つとして選択する。
［４］    次に、標準偏差値σが２番目に大きい種類「Ｃｅｎｔ．Ｙ」を“最適な種類”の候補として注目し、この種類「Ｃｅｎｔ．Ｙ」の特徴量ｆ１４と、上記［３］で選択した種類「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」の特徴量ｆ１６との相関値ＣＡを計算する。そして、この相関値ＣＡを予め定めた閾値ＣＳ（例えば０．６）と大小比較し、相関値ＣＡが閾値ＣＳ以下の場合には、いま注目している種類「Ｃｅｎｔ．Ｙ」も“最適な種類”の１つとして選択する。逆に、相関値ＣＡが閾値ＣＳより大きい場合には、注目している種類「Ｃｅｎｔ．Ｙ」を“最適な種類”から除外する。
【００４１】
統計的な考え方によれば、種類「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」「Ｃｅｎｔ．Ｙ」の特徴量ｆ１６，ｆ１４どうしの相関値ＣＡが高い場合、これらの２種類は似た特徴量である。このため、両方の種類を後述のクラスタリング処理に用いても情報が冗長なだけであり、無駄である。これに対し、相関値ＣＡが低い場合は、上記の２種類が異なる傾向を持つため、その両方を用いることがクラスタリング処理にとって有益である。
【００４２】
したがって、手順［４］では、相関値ＣＡが閾値ＣＳ以下の場合のみ、注目した種類「Ｃｅｎｔ．Ｙ」を“最適な種類”の１つとして選択する。その結果、“最適な種類”としては、２つの種類「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」「Ｃｅｎｔ．Ｙ」が選択されたことになる。また、注目した種類「Ｃｅｎｔ．Ｙ」を“最適な種類”から除外した場合、現段階における“最適な種類”は、手順［３］で選択した種類「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」のみとなる。
【００４３】
ここで、２２個の種類（全種類）のうち任意の２種類における特徴量ｆ１〜ｆ２２どうしの相関値を総当たりで計算した結果（相関係数マトリクス）の一例を図８に示す。図８の「Ａｖｅ．」「Ｄｅｖｉ．」「Ｃｅｎｔ．Ｘ」「Ｃｅｎｔ．Ｙ」「Ｃ．Ｘ−ｕｐ」「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」「Ｉ−ｍｍｔ．」は、図７と同じである。また、図８の「Ｍｍｔ−ｕｐ」「ＭｍｔＸ−ｕｐ」「ＭｍｔＹ−ｕｐ」「Ｐ１」「Ｐ２」…は、各々、上記した特徴量ｆ８０，ｆ２１，ｆ２２，ｆ１，ｆ２，…の種類を表す。図８の数値は、相関値である。
【００４４】
図８の計算例では、手順［４］における種類「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」「Ｃｅｎｔ．Ｙ」の特徴量ｆ１６，ｆ１４どうしの相関値ＣＡが  ０．４８３  であり、閾値ＣＳ以下である。このため、手順［４］では、注目した候補の種類「Ｃｅｎｔ．Ｙ」が“最適な種類”の１つとして選択される。
【００４５】
［５］    次に、標準偏差値σが３番目に大きい種類「Ｃ．Ｘ−ｕｐ」を“最適な種類”の候補として注目し、この種類「Ｃ．Ｘ−ｕｐ」の特徴量ｆ１５と、既に選択された“最適な種類”の特徴量との、同様の相関演算および比較処理を行う。
既に選択された“最適な種類”が１個の種類「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」のみの場合、手順［５］での相関演算および比較処理は、上記［４］と同じである。つまり、注目した種類「Ｃ．Ｘ−ｕｐ」の特徴量ｆ１５と“最適な種類「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」”の特徴量ｆ１６との相関値ＣＢを計算し、相関値ＣＢが閾値ＣＳ以下の場合のみ、注目した候補の種類「Ｃ．Ｘ−ｕｐ」を“最適な種類”の１つとして選択する。
【００４６】
また、既に選択された“最適な種類”が２個の種類「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」「Ｃｅｎｔ．Ｙ」の場合、手順［５］での相関演算および比較処理は、次のようになる。つまり、注目した種類「Ｃ．Ｘ−ｕｐ」の特徴量ｆ１５と“最適な種類「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」”の特徴量ｆ１６との相関値ＣＣ、および、注目した種類「Ｃ．Ｘ−ｕｐ」の特徴量ｆ１５と“最適な種類「Ｃｅｎｔ．Ｙ」”の特徴量ｆ１４との相関値ＣＤを計算する。そして、２つの相関値ＣＣ，ＣＤの各々を閾値ＣＳと大小比較し、２つの相関値ＣＣ，ＣＤが共に閾値ＣＳ以下の場合のみ、注目した候補の種類「Ｃ．Ｘ−ｕｐ」を“最適な種類”の１つとして選択する。
【００４７】
図８の計算例では、手順［５］における種類「Ｃ．Ｘ−ｕｐ」「Ｃ．Ｙ−ｕｐ」の特徴量ｆ１５，ｆ１６どうしの相関値ＣＣが  ０．０２６  であり、種類「Ｃ．Ｘ−ｕｐ」「Ｃｅｎｔ．Ｙ」の特徴量ｆ１５，ｆ１４どうしの相関値ＣＤが  ０．２４６  であり、共に閾値ＣＳ以下である。このため、手順［５］では、注目した候補の種類「Ｃ．Ｘ−ｕｐ」が“最適な種類”の１つとして選択される。
【００４８】
［６］    その後も同様に、標準偏差値σの大きい種類から順に“最適な種類”の候補として注目し、『注目した種類の特徴量と選択済の“最適な種類”の特徴量との相関値が全て閾値ＣＳ以下の場合のみ、注目した候補の種類を“最適な種類”の１つとして選択する』という処理を繰り返す。そして、“最適な種類”の選択数が例えば５個になった時点で、図４のステップＳ１４の選択処理を終了する。
【００４９】
この選択処理の結果、２２種類の中から例えば５個の“最適な種類”が選択されたことになる。５個の“最適な種類”とは、個々の標準偏差値σが大きく、かつ、特徴量どうしの相関値が閾値ＣＳ以下のものである。すなわち、ステップＳ１４の選択処理の結果、多くの情報量を含むと共に、互いに異なる傾向を持つ５個の種類が、“最適な種類”として選択されたことになる。
【００５０】
次に、画像処理装置１５は、ステップＳ１５において、例えば５個の“最適な種類”の特徴量を統計的に処理する。つまり、“最適な種類”の特徴量に基づいて、クラスタリング処理を行う。そして、多数の候補を分類する。
具体的には、５個の“最適な種類”をそれぞれ軸とする５次元のユークリッド空間（特徴量空間）を設定し、この特徴量空間に類似性の尺度を導入して、多数の候補を似たものどうしのグループ（つまりクラスター）に分類する。なお、特徴量空間の各軸は正規化すれば距離的に等価に扱うことができる。
【００５１】
クラスタリング処理について簡単に説明する。画像処理装置１５は、まず、Ｍ個の候補の各々を全てクラスターとする。この時点でクラスター数はＭ個である。各クラスターに含まれる要素の数は１個である。次に、クラスター間の距離（つまり要素の間のユークリッド距離）を全ての組み合わせで計算する。
そして、クラスター間の距離が最小である一対のクラスターを選び、併合する。この併合により、一対のクラスターは、１つのクラスターとなる。これには２つの要素が含まれることになる。この時点でのクラスター数は（Ｍ−１）個である。次に、クラスター間の距離を同様にして計算する。ただし、１つのクラスターに複数の要素が含まれる場合、クラスター間の距離は群間平均により求められる。
【００５２】
画像処理装置１５では、距離の計算を終えると、上記と同様、最小距離の一対のクラスターの併合処理を行う。さらに、クラスター間の距離の計算と併合処理を繰り返し、クラスター数が所定数（例えば５個）になると、多数の候補の分類処理（図４）を終了する。なお、最終的なクラスター数は、分類処理の対象となった候補の数などに応じて変更可能である。
【００５３】
図９に、５個のクラスターに分類された候補と、それに対応付けられたチップ平均画像の例を示す。図９に示すように、Ｍ個のチップ平均画像（図５）は５個のクラスターに分類され、各々のクラスターには類似性の高いチップ平均画像が含まれている。したがって、それぞれのチップ平均画像に対応する候補の装置条件も、類似性の高いものが同じクラスターに分類されたことになる。
【００５４】
本実施形態によれば、多数の候補に対応づけられた各チップ平均画像から２２種類の特徴量（ｆ１〜ｆ２２）を抽出し、この２２種類の中から選択した例えば５個の“最適な種類”の特徴量に基づいてクラスタリング処理を行うため、多数の候補を類似性の高いものが含まれる所定数（例えば５個）のクラスターに分類することができる。つまり、多数の最適な装置条件の候補を適切に分類できる。
【００５５】
また、本実施形態では、特徴量の“最適な種類”の選択数を例えば５個としたため、クラスタリング処理における特徴量空間をサンプル数（候補の数，Ｍ個，例えば数１０個）に応じた適切な次元数に設定することができる。その結果、クラスタリング処理の性能が向上する。
ちなみに、“最適な種類”の選択数（つまり特徴量空間の次元数）が少ないと、クラスタリング処理における空間の分離が不充分になってしまう。逆に、“最適な種類”の選択数（つまり次元数）が多くなると、必要なサンプル数が指数関数的に増大して、実際のサンプル数（数１０個）が相対的に不足する。このため、“最適な種類”の選択数を例えば５個とすることにより、クラスタリング処理の性能を向上させることができる。
【００５６】
クラスタリング処理により多数の最適な装置条件の候補を適切に分類した後、画像処理装置１５では、各クラスターから代表的な候補の装置条件を選んで最適条件に決定することができる。この場合に、決定される最適条件の数は、クラスター数（例えば５個）と同数であり、候補の全数（Ｍ個）よりも少ない。したがって、それぞれの最適条件の下でウエハ１１の検査を１回ずつ行うとしても、全ての候補を最適条件に設定して１回ずつ検査する場合と比較して、全体の処理時間を短縮することができる。
【００５７】
さらに、分類後の各クラスターから選んだ代表的な候補をさらに厳選し、その中から最も検査に適するものを最適条件として選ぶことも可能である。このような場合、選択の対象となる母体数を減らすことができるので、より容易に最適条件を選ぶことができる。
また、本実施形態によれば、チップ平均画像を用いたことにより、特徴量の抽出を効率よく行うことができる。そのため、多数の候補の分類を正確かつ容易に行うことができる。
【００５８】
（変形例）
なお、上記した実施形態では、特徴量の“最適な種類”の選択処理において標準偏差値σを大小比較したが、標準偏差値σの代わりに、分散値σ２を大小比較してもよい。分散値σ２も、特徴量ｆ１〜ｆ２２のばらつきに関する統計値である。
さらに、上記した実施形態では、特徴量の“最適な種類”の選択処理において、標準偏差値σの大小比較後に、相関値の大小比較を行ったが、その順序は逆にすることもできる。つまり、相関値の大小比較後に、標準偏差値σの大小比較を行ってもよい。
【００５９】
この場合の選択処理としては、図８の相関係数マトリクスの中で、相関値が閾値ＣＳ以上のペア（２個の種類の組み合わせ）を探し、そのどちらか一方を“最適な種類”として選択し、他方を除外することが考えられる。このとき、標準偏差値σが高い方の種類を選択して、低い方の種類を除外することが好ましい。さらに、この選別後、標準偏差値σによりランキングして、標準偏差値σの大きいものから所定数（例えば５個）を最終的な“最適な種類”選択してもよい。
【００６０】
また、上記した実施形態では、特徴量の“最適な種類”の選択処理において、標準偏差値σ（または分散値σ２）と相関値との双方を用いたが、標準偏差値σ（または分散値σ２）のみを用いてもよいし、相関値のみでもよい。
さらに、上記した実施形態では、各ウエハ画像の最大輝度値に基づいて最適条件の候補を決定した（図３のステップＳ５，Ｓ６）が、本発明はこれに限定されない。各ウエハ画像の平均輝度値や他のファクター（輝度情報）に基づいて最適条件の候補を決定しても構わない。
【００６１】
また、本実施形態では、多数の候補を分類する際に、ウエハ画像からチップ平均画像を求め、そのチップ平均画像から特徴量を抽出したが、本発明はこれに限定されない。（１）ウエハ画像から特徴量を抽出しても良い。これは、ウエハ１１などの基板の表面に塗布されたレジスト膜の厚みの不均一性や、基板の歪みなどに起因する欠陥を検査する場合に有効である。（２）ウエハ１画像からショット平均画像を求め、そのショット平均画像から特徴量を抽出するようにしても良い。
これは、ショット領域が１つのチップ２０より小さいときでも有効である。
【００６２】
さらに、本実施形態では、クラスタリング処理を行う際に、特徴量空間としてユークリッド空間を用いる例を示したが、他の距離（例えばマハラノビス距離）や空間を用いるようにしても良い。
また、本実施形態では、ウエハ１１の表面からの回折光Ｌ２を用いて検査を行う例を示したが、ウエハ１１の表面からの散乱光を用いて検査を行うようにしても良いし、ウエハ１１の表面からの回折光Ｌ２と散乱光との両方を用いて検査を行うようにしても良い。
【００６３】
さらに、本実施形態の表面検査装置１０とは構成が異なる表面検査装置に本発明を適用しても良い。例えば、固定されたホルダに対して、照明系および受光系が可動であり、照明系および受光系を動かすことで、ホルダのチルトと同様の効果が得られる表面検査装置に適用しても良い。
また、本実施形態では、表面検査装置１０の画像処理装置１５により多数の候補の決定処理や分類処理などを行ったが、表面検査装置１０に接続された外部のコンピュータを用いた場合でも、同様の効果を得ることができる。
【００６４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、被検物体（基板）の画像に基づいて決定した多数の最適な装置条件の候補を適切に分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】表面検査装置１０の全体構成を示す図である。
【図２】ウエハ１１の表面の外観を示す概略図である。
【図３】最適な装置条件の候補の決定処理を示すフローチャートである。
【図４】多数の候補の分類処理を示すフローチャートである。
【図５】チップ平均画像の例を示す図である。
【図６】チップ平均画像の注目領域Ａ，Ｂの一例を示す図である。
【図７】各々のチップ平均画像から抽出した複数の種類の特徴量と各種類ごとに計算した標準偏差値σの一例を示す図である。
【図８】相関係数マトリクスの一例を示す図である。
【図９】クラスタリングによる分類結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０  表面検査装置
１１  ウエハ
１２  ホルダ
１３  照明系
１４  受光系
１５  画像処理装置
１６  制御装置
２０  チップ
２１  光源
２２  ライトガイド
２３，２７  凹面反射鏡
２８  ＣＣＤカメラ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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